\section{问题分析}
		\subsection{问题一分析}
		针对问题一，第一小问要分析玻璃文物的表面风化与其玻璃类型、纹饰和颜色的关系，首先对数据进行补零预处理，剔除表单2中的无效数据，并对表单1中的数据进行数据编码操作；对于处理后的数据采用\textbf{spearman检验}。第二小问要求结合玻璃的类型，分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律，本文通过均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度等统计量来描述统计关系，并且通过柱状图反应连续变量的数据分布。第三小问要求预测风化前的化学成分含量，本文采用\textbf{物理化学机制约束的贝叶斯反演模型}来预测风化前的化学成分含量。
		
		\subsection{问题二分析}	
		针对问题二，第一小问要分析高钾玻璃、铅钡玻璃的分类规律，本文采用监督学习方法，首先构建\textbf{决策树模型}，通过递归划分特征空间实现分类，并且引入\textbf{随机森林算法}，通过集成多棵决策树增强模型泛化能力，进一步提高结果的准确性。第二小问要对于不同玻璃类别选择合适的化学成分对其进行亚类划分，采用层次化聚类策略：首先通过成分相关性分析筛选特征变量，再基于选定特征进行\textbf{K-means聚类}。对主分类和亚分类结果分别采取t方法和anova方法进行合理性分析，并在扰动范围内移除重要特征，一致性指标接近于1，模型敏感性良好。

		\subsection{问题三分析}
		针对问题三，要通过分析表单3中未知玻璃类别的文物样品的化学成分，鉴别未知玻璃类别的文物编号所属类型。\textbf{在题二的基础上}，对题二训练好的决策树进行分类，并通过\textbf{Z-score}进行交叉检验，最后对结果进行敏感性分析。
		\subsection{问题四分析}
		针对题四，要分析不同玻璃类别的化学成分之间的相关性，即分别研究高钾玻璃与铅钡玻璃的化学成分指标之间的关联。本文首先通过\textbf{clr中心转换法}对数据进行转换以消除闭合效应，再通过\textbf{皮尔逊系数}进行相关系数矩阵的构建和求解，然后利用\textbf{Fisher-z}进行统计量转换，检验p值来找出差异性。最后采样\textbf{Bootstrap置信区间分析}对模型进行了检验，发现模型有着良好的准确性。
